Kenali 3 Langkah Tepat dalam Analisis Data
Analisis data adalah proses untuk memeriksa, membersihkan, mengubah, dan membuat pemodelan data untuk menemukan informasi yang bermanfaat sehingga dapat memberikan petunjuk bagi peneliti untuk mengambil keputusan terhadap pertanyaan penelitian. Analisis data adalah salah satu skill fundamental yang wajib dikuasai bagi kalian yang ingin berkarir di bidang data. Sebagai seorang calon praktisi data, perlu untuk mengetahui bagaimana data itu dikumpulkan, sumber dan teknik pengumpulan data serta permasalahan apa yang menjadi urgensi mengapa data ini penting untuk digali dan dicari tahu apa penyebabnya. Data tersebar dalam berbagai macam bentuk bisa data numerik atau string (non numerik). Selain pemahaman mengenai pengolahan dan analisis data, tentunya perlu juga diketahui bagaimana cara menyampaikan hasil temuannya dalam bentuk visualisasi yang menarik, serta menemukan sebuah insight pada data yang valuable dan bermakna. Oleh karena itu, analisis data dinilai sangat penting untuk menemukan solusi atas permasalahan yang diangkat dalam sebuah riset atau penelitian.
Sebagian besar industri pastinya membutuhkan data yang dapat menjadi suatu alat dalam pengambilan keputusan. Bukan tidak mungkin, data yang dianalisis tentunya dibidik untuk dapat menjawab pertanyaan riset. Selain itu, dengan pentingnya keberadaan data tentunya dapat menghasilkan kesimpulan yang akurat dan tepat dari data tersebut. Dengan alat dan proses analisis data yang tepat, tentunya besarnya volume informasi yang berbeda-beda akan menemukan titik keputusan yang sederhana dan jelas. Dalam meningkatkan dan mengasah keterampilan analisis data, tentunya dibutuhkan langkah yang tepat untuk melakukan sebuah analisis data. Jika langkah-langkah yang dilakukan dalam analisis data tidak tepat, tentunya akan menimbulkan kesalahan informasi dan interpretasi (misleading information). Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas mengenai 3 langkah tepat dalam melakukan analisis data. Artikel ini tentunya menjawab rasa penasaran kamu khususnya bagi kalian yang ingin mengasah skill data analysis untuk berkarir di bidang data. Jadi, pastikan simak baik-baik, stay tune and keep scrolling on this article guys!
1.Tetapkan Pengukuran yang Tepat dan Jelas
Langkah ini dibagi menjadi dua sub yaitu tentukan apa yang akan diukur dan bagaimana cara mengukurnya.
Tentukan apa yang akan diukur
Langkah ini mempertimbangkan jenis data yang anda perlukan untuk menjawab pertanyaan kunci atau pertanyaan utama dalam riset anda. Misalnya, anda perlu mengetahui jumlah dan biaya karyawan saat ini serta persentase waktu kerja yang mereka habiskan untuk bisnis yang dijalankan. Dalam menjawab pertanyaan ini, anda mungkin perlu menjawab banyak pertanyaan misalnya, apakah staf yang tersedia saat ini kurang dimanfaatkan? Jika demikian, perbaikan proses apa yang akan membantu? Akhirnya, dalam keputusan Anda tentang apa yang harus diukur, pastikan untuk memasukkan keberatan yang masuk akal yang mungkin dimiliki oleh pemangku kepentingan misalnya, jika jumlah staf dikurangi, bagaimana perusahaan menanggapi lonjakan permintaan tenaga kerja di masa mendatang.
Bagaimana cara mengukurnya
Memikirkan tentang bagaimana cara mengukurnya sama juga pentingnya dengan objek apa yang akan diukur. Terutama sebelum fase pengumpulan data, karena proses pengukuran mencadangkan atau mendiskreditkan analisis Anda di kemudian hari. Biasanya pertanyaan yang ditanyakan untuk langkah ini meliputi: jangka waktu analisis misalnya, tahunan atau bulanan. Kemudian, satuan pengukuran misalnya USD atau rupiah. Variabel apa saja yang diujikan dalam riset tersebut
Baca juga : Data Analisis : 2 Jenis Metode yang Penting Untuk Kamu Tahu dalam Analisis Data
2.Pengumpulan Data
Setelah pertanyaan penelitian didefinisikan dengan jelas dan prioritas pengukuran anda telah ditetapkan, sekarang saatnya untuk melakukan pengumpulan data. Saat mengumpulkan dan mengatur data Anda, perhatikan untuk mengingat poin-poin penting ini:
Sebelum Anda mengumpulkan data baru, tentukan informasi apa yang dapat dikumpulkan dari database atau sumber yang ada. Kumpulkan data ini terlebih dahulu.
Tentukan penyimpanan file dan sistem penamaan sebelumnya untuk membantu semua anggota tim yang ditugaskan berkolaborasi. Proses ini menghemat waktu dan mencegah anggota tim mengumpulkan informasi yang sama dalam dua kali.
Jika Anda perlu mengumpulkan data melalui observasi atau wawancara, maka kembangkan panduan wawancara sebelumnya untuk memastikan konsistensi dan menghemat waktu.
Jaga agar data Anda yang terkumpul tetap teratur dengan menyusun logbook dengan tanggal pengumpulan dan tambahkan catatan sumber apapun saat anda pergi ke tempat riset
Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif
3.Analisis dan Interpretasi Data
Setelah anda mengumpulkan data yang tepat untuk menjawab pertanyaan Anda, sekarang saatnya untuk analisis data yang lebih dalam. Mulailah dengan melakukan pengecekan dengan cleaning data dengan beberapa cara berbeda, seperti memplotnya dan menemukan korelasi, melakukan analisis deskriptif atau dengan membuat tabel pivot di Excel. Tabel pivot memungkinkan Anda mengurutkan dan memfilter data berdasarkan variabel yang berbeda dan memungkinkan Anda melakukan analisis deskriptif dengan menghitung mean, maksimum, minimum, dan standar deviasi dari data Anda. Selama langkah ini, perangkat lunak dan alat analisis data sangat membantu. Visio, Minitab, dan Stata adalah paket perangkat lunak yang bagus untuk analisis data statistik tingkat lanjut. Namun, dalam banyak kasus, tidak ada yang sebanding dengan Microsoft Excel dalam hal alat pengambilan keputusan.
Setelah menganalisis data anda dan mungkin melakukan penelitian lebih lanjut, akhirnya saatnya untuk menafsirkan hasil Anda. Jika interpretasi anda atas data sesuai dengan semua pertanyaan dan pertimbangan ini, kemungkinan besar anda telah sampai pada kesimpulan yang produktif. Satu-satunya langkah yang tersisa adalah menggunakan hasil dari proses analisis data anda untuk memutuskan tindakan terbaik. Dengan mengikuti proses analisis data, Anda dapat membuat keputusan yang lebih baik untuk bisnis karena pilihan anda didukung oleh data yang telah dikumpulkan dan dianalisis dengan kuat. Dengan latihan, analisis data anda menjadi lebih cepat dan lebih akurat artinya anda membuat keputusan yang lebih baik dan lebih tepat untuk menjalankan organisasi Anda secara paling efektif.
4. Yuk Mulai Belajar Menjadi Data Scientist Bersama DQLab!
Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:
Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher
Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi.
Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.
Penulis : Reyvan Maulid
Editor : Annissawd